AI绘画是AIGC的重要分支，跨模态生成是该技术发展的关键节点。AIGC是一种基于生成人工智能技术的技术，如对抗网络GAN和大型预培训模型。它可以被视为继PGC和UGC之后的内容输出模式，通过现有数据找到规律，并通过适当的泛化能力生成相关内容。AI绘图属于AIGC技术场景的一个分支。

商业化潜力有待探索，预计将参与10%-30%的图像内容生成。目前，人工智能绘画用户的支付意愿并不强。60%的用户从未在人工智能绘画相关方面支付过费用。在C端支付形式刺激性低的情况下，B端可能成为未来人工智能绘画软件的核心客户，但与此同时，人工智能绘画也面临版权问题，绝大多数原创作品的版权所有者会介意人工智能提取自己作品的一些元素。从市场规模来看，未来五年人工智能将生成10%-30%的图片内容，相应的市场规模可能超过600亿。

跨模式或更进一步，下一代互联网希望成为人工智能绘画的关键焦点。下一代互联网以虚拟现实设备等新硬件为入口，2D向3D的转换对内容量的需求或指数级的上升，其中人工智能将成为一个重要的辅助。

GAN模型和NeRF模型都可以从单个2D图像生成到3D模型，动态、场景、光影效果等3D图像所需的元素都有了显著的进步。

我们可以得出结论，随着技术周期的到来，人工智能很可能在技术领域掀起下一波重大转折，科幻小说中看到的故事越来越接近我们。从投资的角度来看，机遇和风险并存。

(一)市场机会:价值在哪里产生？

1.人工智能基础设施提供商可能是市场上的大赢家，因为基础设施可以通过整个生成人工智能堆栈获得更多的流量和收入。

2.更垂直的专业人工智能，当前模型有用户反馈系统定向培训，有助于人工智能应用产品的诞生。

3.更好的人工智能应用，如客户服务机器人、机器翻译、创意生成等。

4.鉴于人工智能对资本的要求很高，未来人工智能垄断的可能性很大。

(二)市场风险。

大模型刚刚开始流行，创业初始成本不低，考验团队的融资能力。同时，如果培训成本持续上升，团队商业化能力不足，很难参与持续竞争。后来，目前的大型商业模式需要不断探索。目前，市场上缺乏应用程序差异，支付客户获取效率和保留率难以维持。